高质量发展背景下我国新旧动能转换起步区效率提升策略研究——基于济南与全国重点城市经验证据的比较

李 强，魏 巍，杜 墨，柴尚蕾

(1．山东师范大学 商学院，济南 250014；2．山东青年政治学院 a.职业教育学院；b.会计学院，济南 250103)

一、引言

党的十九大报告指出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。随着我国经济发展进入新常态，提出新旧动能转换倡议，这是实现创新驱动发展、推动经济由高速增长向高质量发展转变的重大战略举措，也是党和政府对经济增长驱动因素变化的科学判断。[1]新旧动能转换的实质是增长向发展转换，核心是产业升级的核心动力机制的转换，即实现价格机制向价值机制转换、交易成本降低向附加值提高转换、边际效率提高向边际效益提高转换、经济规模向规模经济转换、要素禀赋比较优势向大众创业万众创新转换、跟爬模式向现代化经济体系转换、GDP经济向幸福经济转换。从全球来看，新旧动能转换不仅是世界经济演进的客观规律，也是新技术革命可持续发展的必然要求。从中国自身发展来看，新旧动能转换则是中国迈向全球价值链高端、进入经济发展新时代的根本途径。总体而言，新旧动能转换是中国新时代经济结构调整结合中国国情的新体现，同时也是解决产能过剩问题、提高资源配置效率、实现产业有序生产以及保持经济稳定可持续发展的新举措。

新旧动能转换是我国实现高质量发展战略的必然要求，也是当前和今后一个时期确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控的根本要求。2018年1月，国务院正式批复《山东新旧动能转换综合试验区建设总体方案》，同意设立山东新旧动能转换综合试验区，试点工作稳步推进。2021年4月，国务院进一步批复《济南新旧动能转换起步区建设实施方案》，全国首个新旧动能转换起步区落地济南。至此，如何进一步推进新旧动能迭代更替实现高质量发展，是当前济南在新时代经济发展过程中所亟待解决的关键问题。为全面提升城市新旧动能转换水平实现高质量发展，必须深入把握新旧动能转换发展格局，准确评价城市新旧动能转换效果，明晰新旧动能转换主要驱动因素，为进一步加快城市新旧动能转换实现高质量发展提供可靠的理论支撑。本文的理论意义和实践价值也基于此：一方面通过构建城市新旧动能转换评价指标体系可以准确地发现在城市新旧动能转换过程中存在的普遍性和规律性问题，并预判未来发展趋势，为政府和相关部门提供理论参考；另一方面，通过城市新旧动能转换评价指标体系能够及时客观地评价城市新旧动能转换政策的实施效果，并可以根据相应的效果总结和改进相关政策措施，对推动城市新旧动能转换实现高质量发展有着重要的现实意义。

二、文献综述

新旧动能转换与产业结构、能源效率和技术创新等概念息息相关，国外众多学者对新旧动能转换相关的研究也多基于此，众多西方学者就优化产业结构、降低能耗水平以及提升科技创新水平对提高生产率和经济增长的重要贡献做出了充分的论证。[2]近年来，随着新旧动能转换在国内的提出，关于新旧动能转换的探讨始终没有停止，主要集中在理论内涵探讨和评价指标体系构建两个层面。在理论内涵探讨层面，学者们从不同视角对新旧动能转换进行解读。例如，黄少安对新动能和旧动能做了明确的区分，认为旧动能是靠着人口红利、资源红利、资金红利以及大量中低端产品出口等构成的传统动能，而新动能则是以技术创新、产业结构优化和产业升级为主导的动能[3]；盛朝迅从供给和需求相结合的角度出发，认为新动能主要来源于科技创新驱动、要素提升催动、深化改革推动、扩大开放带动和消费需求拉动等五个方面，是技术发明、技术扩散和消除资源错配的结合[4]；白柠瑞等认为新旧动能转换的核心在于创新，不仅需要技术层面的升级迭代，更需要思维观念的转变和制度模式的优化[5]。在评价指标体系构建层面，多数学者从多个不同的维度选取指标构建新旧动能转换评价指标体系，例如，郑江淮等[6]、刘宏笪等[7]和刘姝雯等[8]从供给侧、需求侧以及结构转换等三个维度构建新旧动能转换评价指标体系；董新兴等从企业科技创新驱动、新经济活力、产业绿色发展、转换绩效、金融体系支持以及政府政策支持六个方面选取相应的指标构建新旧动能转换评价指标体系[9]；林攀等从增长动力转向、体制机制转轨、经济结构转型以及发展方式转变等四个维度构建评价指标体系[10]。还有部分学者则是选用全要素生产率的衡量指标对新旧动能评价指标体系进行构建。[11-13]

综上所述，现有文献对于新旧动能转换的理论内涵以及评价指标体系构建等方面的研究为本文开展进一步研究提供了重要的理论基础。但总结已有文献发现：①在研究对象方面，现有的研究多基于省域之间的数据进行实证分析和评价指标体系构建，更多地突出省域之间的差异，鲜有文献对具体城市的新旧动能转换效率进行测算分析。实际上，相对省域数据而言，城市数据更为精准，其测算出的效率值更符合城市现状，在一定程度上对城市的新旧动能转换工作有着更大的参考价值。②在评价指标体系构建方面，由于现有的文献多需确定每个指标的优先级，因此其结果往往会受到主观因素的影响，从而产生误差。为避免主观性影响，国内外众多学者在效率研究时常采用DEA方法[14-17]。DEA方法不需要事先确定权重，其权数通过线性规划的方法基于相对效率从最有利于评价决策单元的角度产生，故可以避免因权数设置而造成的主观因素影响。

有鉴于此，本研究从以下四个方面进行发展和完善：①在评价指标体系构建方面，从投入-产出的角度出发，构建包括产业结构、能源效率、科技发展水平、创新水平、人力资本水平、经济发展水平以及人民生活水平等七个维度的新旧动能转换评价指标体系，指标选取较为广泛，具有较强的代表性。②在研究对象方面，通过构建城市新旧动能转换评价指标体系测算我国18个重点城市的新旧动能转换效率，同时将济南与其他城市新旧动能转换效率进行比较，指出济南在新旧动能转换过程中存在的优势和不足，并进一步为加快济南新旧动能转换进程提供对策建议。③在模型选取方面，选取DEA超效率模型对所选城市的新旧动能转换效率进行具体的测算，并引入Malmquist指数模型对效率值进行分解，分别从静态和动态两个层面对城市新旧动能转换效率进行分析，使得研究更加全面。在驱动因素研究方面，本文借助Tobit回归模型全面考察产业结构、能耗水平、科研投入水平、城镇化水平以及城市经济发展水平对新旧动能转换效率值的实际贡献，并找出主要的驱动因素。

三、模型介绍

(一) DEA超效率模型

目前在绩效评价和效率研究领域，非常受欢迎的方法是Charnes等[18]提出的DEA方法。DEA方法是一种基于投入和产出变量，利用数学规划对决策单元的相对效率进行非参数估计的方法。DEA方法最大的优势在于其是从最有利于决策单元的角度进行评估，重点优化每个决策单元的指标，并指出相关指标的调整方向。随着DEA方法应用范围的不断扩大和使用数量的不断增加，传统DEA模型不能对相对有效的决策单元进行排序以及当决策单元出现群体有效时无法进行对比等方面的不足逐渐显现。针对上述不足，Andersen 和 Petersen在传统DEA模型的基础上提出DEA超效率模型[19]。DEA超效率模型可以实现对相对有效的决策单元进行对比和排序。本研究在利用传统DEA模型对所选取城市的新旧动能转换效率进行具体测算时发现测算结果存在明显的群体有效的现象，有效的决策单元占比70.2%，故本文选用DEA超效率模型进行效率值的测算和评价，选用的模型如公式(1)所示：

(1)

其中，系统中有n个决策单元，记为DMUj(j=1,2,…,n)；DMUk表示当前需要测量的决策单元；每个决策单元中有m个投入和q种产出，分别记为xi(i=1,2,…,m)和yr(r=1,2,…,q)；xij和yrj分别代表第j个决策单元的第i个投入变量和第r个产出变量。λj为DMUj的权重系数；θ为决策单元的超效率值，当其值大于1时，说明决策单元处于有效状态并且投入没有冗余或不足，反之，说明决策单元不是有效状态。

(二)Malmquist指数模型

Malmquist指数又称全要素生产率指数(Total Factor Productivity, TFP)，是用以衡量技术效率、技术和全要素三者之间的变动关系的重要方法。Malmquist指数模型则是基于DEA方法模型提出的，用于跨时期的动态效率评价。[20]当决策单元的面板数据包含多个时间点观测值时，就可以对生产率的变动情况、技术效率和技术进步等三方面各自所引起的作用进行动态分析。如今，Malmquist指数模型已被广泛应用于各类型效率的测算研究中，并依据效率测算的结果进行地区之间的对比研究。[21-23]本文采用该模型，有助于深入探究新旧动能转换效率的动态变化及其原因以及各种变化的贡献程度，以此更好地为决策提供参考。

设Mt(xt,yt,xt+1,yt+1)和Mt+1(xt,yt,xt+1,yt+1)分别为基于t和t+1参照技术的Malmquist指数[24]，如公式(2)和公式(3)所示：

(2)

(3)

其中(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分别为第t和t+1期的投入产出向量；Dt(xt,yt)和Dt+1(xt+1,yt+1)为距离函数；Dt(xt,yt)表示以第t期的技术(即以第t期的数据作为参考集) 表示当期的技术效率水平；Dt(xt+1,yt+1)表示以第t期的技术表示第t+1期的技术效率水平；Dt+1(xt,yt)表示以第t+1期的技术 (即以第t+1期数据作为参考集)表示第t期的技术效率水平；Dt+1(xt+1,yt+1)表示以第t+1期的技术表示第t+1期的技术效率水平。

定义这两个指数的几何平均值为衡量两个相邻时期效率变化的Malmquist指数[25]，其表达式如公式(4)所示：

(4)

其中，如果M(xt,yt,xt+1,yt+1)>1，则表示决策单元的全要素生产率从t期到t+1期是上升的；如果M(xt,yt,xt+1,yt+1)<1，则表示决策单元的全要素生产率从t期到t+1期是下降的；如果M(xt,yt,xt+1,yt+1)=1，则表示决策单元的全要素生产率不随时间变化。

Malmquist指数可以分解为技术效率变化(EC)和技术变化(TC)[26]，如公式(5)所示：

(5)

其中，EC表示从t期到t+1期技术效率的变化，主要反映了DMU生产经营行为(如管理水平)的改善和提升。当EC > 1时，表明DMU的技术效率更接近效率前沿，相对技术效率提高。TC是t到t+1时期的技术变化指数，表示技术进步主要对投入效率变化的影响。如果TC > 1，则表示技术有创新。EC 可以进一步分解为纯技术效率变化 (PEC) 和规模效率变化 (SEC)[27]。 它们的关系如公式(6)所示：

MI=EC×TC=PEC×SEC×TC

(6)

其中：①当纯技术效率变化指数大于1时，即PEC > 1，则代表决策单元的管理和技术等因素的改善促进了效率的提高，反之，则抑制了效率的提高；②当规模效率变化指数大于1时，即SEC > 1，则表示决策单元规模的变化促进了效率的提高，反之，则抑制了效率的提高；③当技术效率变化指数大于1时，即TC > 1，代表技术进步促进了效率的提高，反之，则抑制了效率的提高。[28]

(三)Tobit回归模型

新旧动能转换效率可以客观地反映新旧动能的转换效果，但需要进一步用Tobit回归模型来探究新旧动能转换效率的影响因素。经典的Tobit回归模型是由Tobin在分析家庭耐用品支出时提出的，是对Probit模型的完善和改进。[29]Tobit回归模型也被称为删减回归模型，通常用于分析有限因变量的回归。由于本文测出的超效率值为大于0的截尾数据，若直接以效率值为被解释变量采用OLS模型进行回归，参数估计的结果可能会存在较大的误差，所以本文选择Tobit回归模型来实证分析其影响因素。Tobit回归模型的具体结构如下：

(7)

四、新旧动能转换评价指标体系的构建及结果分析

(一)指标选取和评价指标体系构建

如表1所示，基于数据的可得性并参考相关文献，本文从投入-产出的角度出发，选取相应的投入-产出指标构建新旧动能转换评价指标体系。其中投入指标选取维度如下：

(1)产业结构。在我国经济发展方式亟待转变、供给侧结构性改革深入推进的背景下，优化产业结构仍是实现新旧动能转换的重点方向之一。因此，城市的产业结构优化程度对其新旧动能转换效果有着很强的代表性。本文借鉴刘志华等[30]的研究，选取第三产业增加值占GDP比重来对城市的产业结构进行度量。

(2)能源效率。做好“能源双控”，事关城市经济社会发展大局，事关贯彻落实新发展理念，并推动高质量发展。一个城市的能源效率可以清晰地反映该城市新旧动能转换效果，因此本文借鉴邵帅等[31]的研究，选取单位GDP产值能耗对城市能源效率进行度量。

(3)科技发展水平。科技进步始终推动社会的发展，在进行新旧动能转换的过程中，一个城市的科技发展水平足以代表其新动能的应用程度，故本文借鉴邵金菊和王培[32]的研究，选取R&D投入强度代表城市的科技发展水平。

(4)创新水平。创新是城市科技发展的不竭动力，不仅可以不断滋生经济发展新动能，还能有效对现有旧动能进行优化升级，最终实现城市持续高质量发展。本文借鉴庄涛和吴洪[33]的研究，选取城市专利授权数来代表城市的创新水平。

(5)人力资本水平。人力资本是创新驱动的关键要素，也是一个城市欣欣向荣的重要表现。城市新旧动能转换进程离不开高水平人才的推动，而人力资本水平是代表城市人才水平高低的重要维度，故本文借鉴张志强和钟炜林[34]的研究，选取R&D人员全时当量对城市人力资本水平进行度量。

表1 新旧动能转换效率评价指标体系

对于产出指标，本文从城市经济发展水平和人民生活水平两个维度进行选取，借鉴刘贯春等[35]的研究，选取地区生产总值和人均可支配收入两个评价指标。随着我国经济发展进入新时代，城市作为带动我国经济社会发展和现代化建设的重要引擎，其发展质量是决定全社会能否实现高质量发展的关键所在。基于此，本文选取上海、北京、深圳、广州、重庆、成都、武汉、杭州、天津、南京、宁波、青岛、郑州、长沙、济南、合肥、福州和西安等18个重点城市为决策单元进行实证分析，上述城市经济发展水平较高，是我国经济社会发展的重要支撑。本文涉及的指标数据均来源于2010～2020年的《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》以及各城市统计年鉴和统计局发布的统计信息，部分缺失数据由最近邻数据估算补充。

(二)新旧动能转换效率的测算及结果分析

本文借助MaxDEA Ultra软件的超效率模型对所选取城市2010～2020年城市新旧动能转换效率进行测算，结果如表2、图1与图2所示。

表2 2010～2020年我国重点城市新旧动能转换效率测算结果

结果表明：①济南市新旧动能转换效率在2010～2020年间表现优异，其中济南新旧动能转换平均效率值为1.0579，且仅有4年效率值小于1.0，但均维持在0.95以上，这表明在2010～2020年间济南新旧动能转换工作长时间处于有效状态，城市新旧动能转换工作发展较快，水平较高，且对济南市经济发展和人民生活水平提高有着重要的推动作用。②从时间发展顺序来看，济南新旧动能转换效率值在2010～2014年间存在波动，但波动幅度较小；在2015～2019年间新旧动能转换效率有着明显上升趋势，这是由于山东省积极建设新旧动能转换综合试验区，济南作为山东省省会，新旧动能转换效果明显，经济发展和人民生活水平发展较快；受新冠肺炎疫情影响，在2019～2020年间，各地新旧动能转换效率均出现波动，但新旧动能转换效率依旧保持较高水平。③从整体效率均值来看，济南相比武汉、上海等发展水平相对更高的城市仍存在较大发展空间，但是鉴于本文选取的城市发展水平较高，所以济南新旧动能转换表现处于相对较高的水平。

图1 2010～2020年济南市新旧动能转换效率及排名

图2 2010～2020年我国重点城市新旧动能转换效率整体均值及排名

综上，在城市新旧动能转换过程中，产业结构升级、能源效率提高、科技进步、创新能力增强以及高质量人才的引进对城市经济增长和人民生活水平提高的促进作用较为显著，即新旧动能转换对城市经济发展和人民生活水平提高的促进作用明显。对于济南而言，新旧动能转换进程在2010～2020年间发展迅速，这与城市发展现实状况有着密不可分的关系。同时，济南作为我国农业大省、人口大省以及工业强省山东省的省会城市，全省的经济发展离不开济南的贡献，基于此，济南在新旧动能转换方面仍有巨大发展潜力。随着济南新旧动能转换起步区建设工作的持续推进，济南新旧动能转换效率预计将进一步提高，城市经济高质量发展、人民生活水平提高将进一步实现。为进一步评价济南市新旧动能转换工作，下面将通过Malmquist指数模型将新旧动能转换效率分解并进行动态对比分析。

(三)新旧动能转换效率动态分析

借助MaxDEA Ultra软件中的Malmquist指数模型对上文得到的城市新旧动能转换效率进行分解，结果如表3、表4和图3、图4、图5所示。

表3 2010～2020年我国重点城市MI、PEC、SEC、TC整体均值

表4 2010～2020年济南市MI、PEC、SEC、TC各指标数据

图3 我国重点城市2010～2020年MI值热力图(左)和MI排名热力图(右)

图4 2010～2020年我国重点城市MI、PEC、SEC、TC整体均值

图5 济南市2010～2020年新旧动能转换效率变化趋势图

结果表明：①济南市2010～2020年Malmquist指数(MI)均值为1.0142，且历年排名在我国重点城市中位于中上游水平，这表明济南市在2010～2020年间城市全要素生产率呈上升趋势，且上升趋势在全国重点城市中处于较高水平，这进一步表明济南市新旧动能转换效果显著且对全要素生产率有提升作用。②从各分解指标来看，济南市在2010～2020年间纯技术效率变化指数(PEC)、规模效率变化指数(SEC)和技术变化指数(TC)均处于我国重点城市中游水平，其均值分别为0.9853、0.9953和1.0374，其中纯技术效率变化指数(PEC)和规模效率变化指数(SEC)均值小于1，但差距不大，这说明济南市全要素生产率的提高主要依靠技术变化指数(TC)，即技术创新对济南市的发展起着重要作用，而在旧技术改善和规模扩大方面仍有进步空间。③从图5可以看出，济南市在2010～2020年间纯技术效率变化指数(PEC)与Malmquist指数(MI)变化趋势一致性较强，这说明旧技术的改善对济南全要素生产率的提高有着重要作用，济南市需继续在旧技术改进方面加大投入；规模效率变化指数(SEC)与Malmquist指数(MI)的变化趋势存在着明显的滞后性，这就要求济南市在扩大投资前参考先前技术经验，合理把握变化趋势；技术变化指数(TC)波动较小，随着时间的推移逐渐趋于平稳，且长期处于有效状态，这表明济南市在技术创新培育方面的工作十分有效，需持续推进，继续将技术变化指数(TC)稳定在高水平状态下。

总结上述可得：在2010～2020年间，济南市全要素生产率整体呈现上升趋势，纯技术效率变化指数(PEC)、规模效率变化指数(SEC)和技术变化指数(TC)均达到较高水平，其中管理和技术等因素的改善对济南市全要素生产率提升的促进作用明显，各指标整体均值变化趋势与全国重点城市变化趋同。上述现象表明在新旧动能转换的过程中，济南市应在当前鼓励技术创新的同时更加注重管理和技术等因素的改善，提升纯技术效率变化指数对全要素生产率的贡献水平。

五、新旧动能转换效率驱动因素分析

(一)指标选取及模型构建

为进一步验证上述实证结果，探讨影响城市新旧动能转换效率的主要驱动因素，本文采用Tobit回归模型，综合考察产业结构、能耗水平、科研投入水平、城市化水平、经济发展水平等因素对效率的实际贡献。

表5 变量描述性统计

基于公式(7)，新旧动能转换效率的Tobit回归模型如公式(8)所示：

SEit=C+βitISit+βitECit+βitRIit+βitUIit+βitEDit+εit

(8)

其中，如表5所示，选取第四部分中所求得的城市新旧动能转换效率(SE)作为被解释变量，并参考以往学者的研究，从以下五个方面选取指标作为解释变量：①产业结构(IS)，选取各城市第三产业增加值占GDP的比重来表示。②能耗水平(EC)，选取各城市单位GDP产值能耗来表示。③科研投入水平(RI)，选取R&D投入强度来表示。④城镇化水平(UI)，选取城镇常住人口占地区总人口的比重来表示。⑤城市经济发展水平(ED)，选取地区生产总值来表示。

(二)结果分析

根据公式(8)和SPSSAU对上述变量进行Tobit回归分析，结果如表6所示。其中，产业结构、科研投入水平、城镇化水平以及城市发展水平对新旧动能转换有着明显的正向影响，而能耗水平对新旧动能转换效率有着明显的负向影响。

(1)回归系数最大的是科研投入水平，这说明科研投入水平越高的城市，其新旧动能转换效果越好。这体现在当科研投入增加时，城市的科技水平也相应趋于提高，其产业的生产效率便会得到一定程度的提升。在新旧动能转换的背景下，科技发展既是经济发展的不竭动力，也是决策者最应该重视的一环。因此，提高城市科研投入水平是推动新旧动能转换进程、实现高质量发展的关键步骤。

(2)城市发展水平对新旧动能转换起着重要的影响，其影响主要表现在：首先，城市发展水平越高时，产业的集聚效应以及市场的淘汰机制会驱使高附加值产业涌向该城市，而一些传统的企业将会被淘汰或涌向发展水平较低的城市；其次，发展水平较高的城市其发展周期已经进入下一阶段，政策体系也较为完善，无疑这也促使产业结构的优化，从而能更好地推进新旧动能转换实现高质量发展。由此，可以认为，新旧动能转换推进工作，需根据城市经济发展水平和发展阶段，在各要素投入上有所侧重。

(3)产业结构优化升级对提升城市新旧动能转换效率的贡献明显。这是因为现代经济增长过程主要依赖于产业结构的聚集效益。产业结构优化升级是提升产业集聚效应的重要手段，也是支撑经济整体协调可持续发展的重要力量。

(4)城镇化水平对新旧动能转换效率影响不大，这一现象产生的原因：一方面是本文选取的城市城镇化水平较高，差距不明显，导致对其影响较小；另一方面可能的原因是我国积极实施乡村振兴战略，农村能源消费结构明显优化。

(5)能耗水平与新旧动能转换效率之间存在着显著的负相关，这意味着单位GDP能耗越高的城市，其新旧动能转换效率越低，事实也证明降低能耗依旧是新旧动能转换过程中的重要一环。想要加快推动新旧动能转换步伐，实现高质量发展，仍需在这两方面下功夫：一方面需要进一步改善能源消费结构，大力鼓励发展清洁能源；另一方面也要积极引导企业转型升级，由传统的“以量取胜”到如今的“以质取胜”，从而加快推进新旧动能转换，实现高质量发展。

表6 Tobit回归结果

六、结论及对策建议

(一)结论

本文通过构建新旧动能转换评价指标体系，对2010～2020年我国18个重点城市的新旧动能转换效率进行测度，并与济南进行对比分析，同时基于Tobit回归模型总结出影响我国城市新旧动能转换效率的主要驱动因素，主要结论如下：

(1)效率结果分析方面：在新旧动能转换过程中，产业结构升级、能源效率提高、科技进步、创新能力增强以及高质量人才对城市经济增长和人民生活水平提高的促进作用明显。对于济南而言，其新旧动能转换进程在2010～2020年间发展迅速，发展水平较高，这与城市发展现实状况有着密不可分的关系。

(2)动态分析方面：纯技术效率变化和技术变化对济南新旧动能转换效率值影响更为显著，而规模效率变化影响较小，这就说明济南在新旧动能转换过程中，不仅要注重对新技术的开发，还需在旧技术升级改造方面更进一步。

(3)驱动因素方面：与上述两点结论相似，科技发展水平仍是影响城市新旧动能转换效率的主要因素。除此之外，城市发展水平以及能耗水平在新旧动能转换效率提高方面也发挥着重要的作用。

(二)对策建议

自2021年初国务院批复起步区建设《实施方案》以来，在省委省政府和市委市政府坚强领导下，济南新旧动能转换发展效果显著，“1+4+16+N”的规划体系初步形成，一批生态保护项目加快实施，黄河济泺路隧道、凤凰黄河大桥建成通车，黄河体育中心、黄河会展中心、黄河大道等重点工程强力推进，签约落地30多个高端优质项目，总投资759.6亿元，起步区发展活力加速释放，进入全面起势的新阶段。为进一步加快济南新旧动能转换发展进程，基于上述结论，提出以下对策建议：

(1)积极改革创新，开创起步区特色科技创新的新局面。科技创新是高质量发展的核心驱动力，一个城市发展水平的高低不仅取决于经济总量的多少，还要看技术发展水平和科技创新水平。为推动济南实现高质量发展，需加快聚焦泉城基础产业、优势产业以及稀缺产业改革创新，培育产业创新新动能，升级优化产业发展旧动能，准确把握特色与传承的关系；注重完善科创平台建设工作以及合理有效布局，积极推动高校科创团队与企业合作，将科创理论不断应用到实践中，在实践中检验并完善科创成果；落实科技创新战略顶层设计，实现产业链和创新链深度融合，把握战略布局，既要开发新领域创新，也要不断在旧领域进行完善突破。

(2)推动产业结构优化升级，全力打造具有济南特色的现代产业体系。积极引导企业要素投入由依靠劳动、资本、资源等规模型向依靠技术、人才、知识、信息等高级要素型转换，努力打造新技术、新产业、新业态、新商业模式的“四新”经济，更好引领新兴产业发展；合理掌握产业结构配比，积极推动产业结构逐步优化，因地制宜，全力打造具有济南特色的现代产业体系。

(3)牢固确立人才引领发展的战略地位，建设泉城人才聚集高地。充分发挥人口优势，将“人口红利”转换为“人才红利”，坚持用优良环境吸引人才，用创新事业凝聚人才，广纳各类优秀人才；加快人才队伍建设工作，营造“人尽其才，才尽其用”的良好制度环境，围绕起步区产业发展方向，优先引进重点领域专业人才团队；注重青年人才培养，建设青年发展友好型城市，完善创新支持、创新风险防范、创新失败退出和后续扶持等方面的制度和政策，大力弘扬企业家精神，鼓励和支持企业家发挥创新带动作用。

(4)积极推进低碳转型。加快推广可再生能源为主，清洁煤炭、天然气、石油及其他传统化石能源为辅的，低碳化为导向的，相对可控的现代能源消费体系；进一步完善市场退出机制，加快淘汰高污染、高排放、低效率产业；制定差别化能耗管控政策，根据不同行业特点制定符合行业的能耗标准，重点管控企业单位能耗，实现节能减排；倡导绿色低碳生活方式，大力培养崇尚勤俭节约、绿色环保的社会风尚。